DeepSeek+DeepResearch应用报告
2025-02-20
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导读：在人工智能的浪潮中，DeepSeek凭借强大的性能脱颖而出。DeepSeek-V3模型拥有671亿参数，激活37亿，在14.8万亿token上预训练。它在多项评测中超越其他开源模型，甚至与顶尖闭源模型GPT-4o不相上下。例如，在数学推理方面，DeepSeek-V3在AIME竞赛中表现卓越，远超其他模型。
DeepSeek不仅在技术上取得突破，还通过优化架构和提升算力效率，推动了大模型在多场景的应用落地。其训练成本仅为同类模型的二十分之一，展现出极高的性价比。此外，DeepSeek-R1在数学、代码和推理任务上也表现出色，其大规模强化学习技术仅需少量标注数据即可显著提升性能。
清华大学的研究报告进一步揭示了DeepSeek在科研和职场中的应用潜力。它通过原生思维链设计，使推理过程清晰且易于理解。无论是辅助科研难题求解，还是提升职场效率，DeepSeek都展现出强大的赋能能力。
DeepSeek不仅在技术上取得突破，还通过优化架构和提升算力效率，推动了大模型在多场景的应用落地。其训练成本仅为同类模型的二十分之一，展现出极高的性价比。此外，DeepSeek-R1在数学、代码和推理任务上也表现出色，其大规模强化学习技术仅需少量标注数据即可显著提升性能。
清华大学的研究报告进一步揭示了DeepSeek在科研和职场中的应用潜力。它通过原生思维链设计，使推理过程清晰且易于理解。无论是辅助科研难题求解，还是提升职场效率，DeepSeek都展现出强大的赋能能力。
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